花样滑冰是最具观赏性的冰雪运动项目中之一，不但动作技术技巧难度高，还具有很强的艺术性。在刚刚过去的北京冬奥会上，花样滑冰双人组合隋文静、韩聪为中国代表团拿下最后一金，把这趟冬奥之旅推向了最高潮。如此复杂的一项竞技运动，运动员要想精准提升训练效果，除了传统的运动方法，还可以借助“AI裁判” 。

花样滑冰的动作有多复杂？在本届冬奥会花样滑冰男子单人自由滑中，备受喜爱的日本选手羽生结弦挑战一个难度系数最高的一个跳跃动作——阿克塞尔4周跳，这意味着他要在起跳后完成四周半的空中旋转动作。在观众眼里，他就像一个高速旋转的陀螺，根本辨不清转了几圈。

花样滑冰比赛的动作和规则复杂，对裁判来说，评分难度也很高。他们需在高速运动且变化繁复的动作中依据动作的类型、难度系数、完成情况、标准程度等给出精准的技术分，压力不小。

就在北京冬奥会前，中国花样滑冰协会与中关村数智人工智能产业联盟联合发布了自主研发的“花样滑冰AI辅助评分系统1.0”。

作为国家体育总局秦皇岛训练基地智库专家，该系统的开发者之一、北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院教授单光存介绍，这套系统利用计算机视觉技术算法与深度学习方法，整体采用云计算架构，分为基础设施层、应用平台层、支撑平台层、应用终端等，涉及人体姿态估计、目标跟踪算法、ReID算法、视频动作识别等技术。

这样的“AI裁判”，可以对运动员的整体运动轨迹进行实时追踪，根据专业评分标准，对视频数据的人体骨骼、形体动作进行捕捉识别，实现稳定性可视化的比赛评判。除此之外，它捕捉到运动员的细微动作，通过回放和分解动作，还可以在赛前为运动员提供定制化的改进方案。

“花样滑冰AI辅助评分系统1.0”  单光存供图

“动作捕捉和识别是该系统的关键技术，但相较于已经在电影领域广泛使用的这项技术，花样滑冰对它的精确性要求更高。” 单光存告诉《中国科学报》，这意味着算法和硬件系统的难度也大大提高。

为了让AI裁判提升动作识别和判定的准确性，需要进行大量深度学习模型训练。单光存介绍，前期，该系统已经对近百个花样滑冰的视频、几千张动作样本进行逐帧的标注和训练。

此次冬奥会上，这套花样滑冰AI辅助评分系统并未在正式比赛中使用，仍需不断升级。因此，主要是应用于赛前训练的滑冰动作检测、智能训练和辅助评分。

未来，这套系统的应用范围能有多广？单光存表示，它可用于花样滑冰日常考级的训练和测评，甚至还能拓展到武术、体操、舞蹈等与动作技巧、表演密切相关的领域。